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En un salón frío, silencioso y casi anónimo del campus Rodrigo Facio de la Universidad de Costa Rica hay una máquina que, sin exagerar demasiado, funciona como una pequeña supercomputadora nacional. No parece cine futurista: son gabinetes negros, luces parpadeantes y un ruido constante de ventilación. Pero adentro ocurre algo extraordinario. Cientos de procesadores trabajan simultáneamente para resolver problemas científicos que una computadora común simplemente no podría procesar a tiempo.
El físico Federico Muñoz, responsable del proyecto, suele explicarlo sin tecnicismos. Una computadora personal tiene cuatro u ocho núcleos de procesamiento; este clúster institucional puede operar con más de mil trabajando a la vez. La diferencia, dice, es que si una tarea tarda cien segundos en resolverse, aquí el problema puede dividirse y repartirse entre cientos de procesadores que trabajan en paralelo. Lo que antes tomaba horas puede tardar minutos.
La Universidad de Costa Rica lo llama un clúster de cómputo de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés): un conjunto de computadoras de enorme capacidad conectadas a velocidades altísimas —hasta 100 gigabits por segundo— para comportarse como si fueran una sola máquina gigantesca. Tiene capacidad de almacenamiento cercana al medio petabyte —equivalente a 500 de computadoras personales llenas de datos— y funciona permanentemente, veinticuatro horas al día, siete días a la semana.
Pero quizá lo más interesante no es el músculo tecnológico, sino para qué sirve. Ya se utiliza para modelar oleajes y ayudar a pronosticar cuándo un barco puede entrar con seguridad a puerto; para correr simulaciones meteorológicas que permitan decidir si el sistema eléctrico debe depender de energía eólica, solar o térmica; para estudiar materiales desde la mecánica cuántica y para entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de analizar imágenes médicas sin exponer datos sensibles en servicios externos.
Ahí aparece otra idea que entusiasma particularmente a Muñoz: el clúster no fue pensado únicamente para “científicos con gabacha”. “Investigadores en ciencias sociales podrían entrenar modelos con grandes volúmenes de textos históricos, archivísticos o antropológicos sin depender de plataformas privadas. Equipos médicos ya trabajan en proyectos de imágenes diagnósticas apoyadas por inteligencia artificial y especialistas del sector energético usan simulaciones que antes tardaban hasta un día entero y hoy pueden resolverse en apenas horas”, explica.
El proyecto comenzó a operar en 2024, financiado directamente desde la Rectoría y construido con el apoyo de más de cien investigadores de distintas áreas. Para Muñoz, parte de la emoción radica en algo simple: tener la herramienta en casa. No depender completamente de servicios externos ni de nubes internacionales, sino contar con infraestructura científica propia. “Esto va a levantarnos muchas rayas más arriba en Centroamérica”, asegura.
